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鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

十堰市(茅箭区、房县、竹山县、张湾区、竹溪县、郧西县、丹江口市、郧阳区)

广州市(天河区、花都区、白云区、黄埔区、从化区、南沙区、番禺区、增城区、海珠区、荔湾区、越秀区)

三门峡市(义马市、湖滨区、卢氏县、陕州区、渑池县、灵宝市)  日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)

肇庆市(德庆县、端州区、封开县、广宁县、鼎湖区、怀集县、高要区、四会市)

衢州市(开化县、柯城区、江山市、衢江区、龙游县、常山县)

忻州市(忻府区、岢岚县、五寨县、代县、偏关县、静乐县、宁武县、繁峙县、河曲县、定襄县、原平市、保德县、五台县、神池县)

岳阳市(华容县、平江县、云溪区、岳阳楼区、湘阴县、君山区、岳阳县、临湘市、汨罗市)  梅州市(梅县区、梅江区、平远县、丰顺县、大埔县、蕉岭县、兴宁市、五华县)

自贡市(大安区、荣县、沿滩区、贡井区、富顺县、自流井区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

贵港市(平南县、覃塘区、桂平市、港南区、港北区)

盐城市(响水县、滨海县、亭湖区、射阳县、盐都区、大丰区、建湖县、东台市、阜宁县)

南阳市(卧龙区、社旗县、宛城区、唐河县、方城县、内乡县、邓州市、新野县、南召县、西峡县、桐柏县、镇平县、淅川县)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

宁德市(霞浦县、寿宁县、福安市、柘荣县、屏南县、福鼎市、蕉城区、周宁县、古田县)

乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、化德县、凉城县、丰镇市、卓资县、集宁区、四子王旗、察哈尔右翼后旗、商都县、兴和县、察哈尔右翼中旗)

烟台市(栖霞市、福山区、莱阳市、招远市、莱山区、蓬莱区、芝罘区、海阳市、莱州市、龙口市、牟平区)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)

山南市(洛扎县、错那市、贡嘎县、加查县、曲松县、琼结县、桑日县、隆子县、浪卡子县、措美县、扎囊县、乃东区)

龙岩市(新罗区、武平县、上杭县、永定区、漳平市、长汀县、连城县)

开封市(鼓楼区、祥符区、龙亭区、杞县、顺河回族区、通许县、兰考县、尉氏县、禹王台区)

延安市(洛川县、安塞区、宝塔区、子长市、延川县、富县、宜川县、甘泉县、黄龙县、志丹县、黄陵县、吴起县、延长县)

承德市(承德县、双桥区、滦平县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、平泉市、隆化县、丰宁满族自治县、双滦区、兴隆县、鹰手营子矿区)

咸宁市(崇阳县、咸安区、通城县、赤壁市、通山县、嘉鱼县)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、同德县、共和县、兴海县)

榆林市(定边县、绥德县、清涧县、靖边县、府谷县、吴堡县、神木市、横山区、子洲县、米脂县、佳县、榆阳区)

武威市(凉州区、民勤县、天祝藏族自治县、古浪县)

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沈阳市(大东区、康平县、皇姑区、新民市、浑南区、和平区、苏家屯区、辽中区、铁西区、于洪区、沈河区、沈北新区、法库县)

黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、台江县、黄平县、剑河县、凯里市、从江县、施秉县、天柱县、锦屏县、镇远县、三穗县、黎平县、雷山县、榕江县、麻江县、丹寨县)

赤峰市(元宝山区、克什克腾旗、林西县、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、喀喇沁旗、红山区、巴林右旗、巴林左旗、松山区、敖汉旗、宁城县)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、牙克石市、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、阿荣旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、满洲里市、扎赉诺尔区、额尔古纳市、根河市)  绵阳市(北川羌族自治县、游仙区、三台县、江油市、涪城区、安州区、平武县、盐亭县、梓潼县)

天水市(秦州区、武山县、张家川回族自治县、麦积区、秦安县、甘谷县、清水县)

大理白族自治州(永平县、剑川县、宾川县、漾濞彝族自治县、洱源县、云龙县、南涧彝族自治县、弥渡县、祥云县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、大理市)

平凉市(崆峒区、泾川县、灵台县、华亭市、庄浪县、崇信县、静宁县)兰州市(永登县、榆中县、七里河区、城关区、红古区、西固区、安宁区、皋兰县)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、茫崖市、乌兰县、天峻县、格尔木市)  大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

汉中市(南郑区、城固县、略阳县、留坝县、宁强县、镇巴县、汉台区、勉县、洋县、佛坪县、西乡县)

鞍山市(立山区、铁东区、岫岩满族自治县、海城市、台安县、千山区、铁西区)

嘉兴市(南湖区、平湖市、秀洲区、桐乡市、嘉善县、海宁市、海盐县)儋州市

永州市(新田县、冷水滩区、蓝山县、江永县、道县、祁阳市、东安县、零陵区、宁远县、双牌县、江华瑶族自治县)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、保靖县、古丈县、花垣县、吉首市、泸溪县、永顺县、龙山县)

达州市(大竹县、通川区、渠县、开江县、宣汉县、达川区、万源市)

常德市(武陵区、汉寿县、安乡县、临澧县、鼎城区、石门县、澧县、桃源县、津市市)

甘孜藏族自治州(九龙县、巴塘县、石渠县、理塘县、白玉县、康定市、道孚县、乡城县、炉霍县、稻城县、甘孜县、雅江县、新龙县、色达县、德格县、泸定县、得荣县、丹巴县)

湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、安吉县、德清县)

白山市(江源区、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、抚松县)

佛山市(禅城区、南海区、三水区、顺德区、高明区)

汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)

淮安市(淮安区、涟水县、盱眙县、淮阴区、洪泽区、金湖县、清江浦区)

遵义市(汇川区、播州区、正安县、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、仁怀市、赤水市、桐梓县、绥阳县、红花岗区、凤冈县、习水县、湄潭县)

泸州市(合江县、纳溪区、古蔺县、泸县、江阳区、龙马潭区、叙永县)

通化市(二道江区、梅河口市、辉南县、集安市、东昌区、通化县、柳河县)

广元市(利州区、旺苍县、青川县、昭化区、苍溪县、朝天区、剑阁县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

聊城市(高唐县、东阿县、冠县、茌平区、临清市、阳谷县、东昌府区、莘县)

　　来源：A智慧保

　　4月18日，金融监管总局发布《关于推动深化人身保险行业个人营销体制改革的通知》，对于超百万保险代理人而言，这不啻为30多年来最为明显的政策信号。

　　过去四年，大个险的市场面貌已经天翻地覆，改革成本降低，改革时机或是最佳。此次文件提出，逐步构建支持保险销售人员长期服务的组织架构、晋升体系和佣金薪酬激励制度，支持保险销售人员参加社会保险、办理居住证等，建立有中国特色的保险销售人员荣誉评价体系。这些是从激励角度出发，凡事有奖有罚，才能赏罚分明。因此，文件也要求深化执行“报行合一”，建立因保险销售人员违法违规导致经济损失的佣金薪酬追索扣回机制。

　　从职业化到专业化

　　自1992年个人保险代理人模式引入内地保险市场以来，个人营销经历了周期转换，从初期的快速发展和盛极一时，到近年来的大幅萎缩，原有的金字塔模式难以维系，但新营销模式尚未建立，虽有“大破”，尚未“大立”。

　　在巅峰期，全行业有接近1000万的保险代理人，而伴随着个险增长的停滞和银保渠道重返C位，这一数字已降至300万以下。也就是说短短五六年，700万人从这个行业流失。即使这里面有保险公司主动清虚的原因，也不能否认因人的减少而导致规模的减速。

　　当初的“大进大出”和“人海战术”适应跑马圈地、野蛮生长的市场草创期，成绩不小，问题不少，销售误导的现象十分严重，代理人的职业化和专业化程度都严重不足。当市场进入成熟期，当大规模同质化的需求被填满之后，如何进一步服务高端需求、个性需求和长尾需求，便成为摆在个人营销体制面前的时代答卷。可以说，保险营销体制改革是保险业高质量发展的必经之路。

　　原来的保险代理人与保险公司，因利相交，利尽而散，职业认同感和归属感不高。保险是最复杂的金融产品之一，有着极高的专业门槛，如果代理人在销售的时候专业能力不足，简单当理财产品卖，会给消费者造成很多负面观感。

　　如果对职业没有认同感和归属感，就会短期化和势利化，在销售端就极容易出现佣金和风险的背离。因此，实现职业化，不仅涉及到收入利益的重新分配，让保险代理人有更多的获得感，同时也涉及到社保、荣誉和文化。而职业化之后，才能致力于专业化，也是市场当前对于代理人的最大需求。

　　从短期主义到长期主义

　　原来的个人营销金字塔模式，管理佣金逐级抽成，客观形成“拉人头”的激励机制，层级越高，收入越高。而在原来的增量市场竞争中，即使底层代理人也能暂时获益，但这也在无形之中助长了“大进大出”，没有长远规划，而当自身的资源和关系被耗尽之时，也就没有了上涨和进步空间，只能打一枪换一个地方。一旦市场从增量竞争转向存量竞争，流动亦不可得，只能“流失”。

　　先立后破。贸然打破金字塔模式，会导致矛盾瞬间尖锐和利益分配逻辑的混乱。当务之急，是提高代理人的专业化和精英化，将其收入与保单质量和客户的全生命周期深度绑定，克服短期主义，导向长期主义，渐进式地推动个人营销体制的变革。

　　克服短期主义，就要在薪酬和晋升方面树立长期主义，破除营销重于服务的观念，同时将收入和风险的久期匹配，薪酬追索扣回在银行业早已普及，是对销售短期行为和违规违法行为的有力震慑。

　　涉及人的转型最难，所谓“百万槽工衣食所系”。无论是寿险改革还是代理人转型，保险公司里不同职级和条线的人，对保险高质量发展的理解不一，不同圈层的人都有各自的既得利益，所以改革往往会出现“破”易“立”难、进退失据的局面。精英化和数字化久久为功，属于前人栽树，颇考验决心和毅力。

　　任何改革的核心，都是利益如何重新分配，分配不好，就会被抵制或消解。以前在金字塔模式里还能找增量，改革阻力较大，现在“穷”则思变，改革阻力变小，正是建立个人营销体制新模式的时间窗口。当再也摘不到低垂果实时，不妨去学习如何造梯子。

　　日前，博时基金策划召开《东升西落·日异月殊——博时基金2025二季度策略会》系列直播，携手多家券商机构共同发声，探讨当下市场及未来展望。同时，博时基金还策划了【科技时代——2025科技投资系列圆桌线上沙龙】，聚焦中国科技突破五大主题：AI硬件、AI软件、智能驾驶、机器人、创新药，呈现产业趋势研判与投资逻辑方法。

　　随着AI助力下的“第四次科技革命”曙光初现，围绕“DeepSeek与AI投资”热门话题，博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾与华泰证券电子与计算机首席分析师谢春生、博时基金首席数字官车宏原、博时基金行业研究部研究员肖达四位投研专家，通过多方视角碰撞，深入解析DeepSeek带来的AI投资机遇与挑战。

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　　把握AI硬件的崛起机遇

　　本次圆桌深入剖析了DeepSeek对AI大模型、AI算力、AI端侧、AI应用四大行业的重要影响——从大模型开源带来的国产替代机遇，到算力基建的长期投入；从企业级应用的效率提升，到端侧AI驱动的消费电子升级。种种迹象表明，中国AI产业正迎来战略窗口期。

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　　AI大模型：开源浪潮缩短中美差距，通用与垂直领域齐头并进

　　自Deep Seek推出低成本、高效率的开源大模型以来，全球AI产业格局加速重构。圆桌伊始，主持人肖瑞瑾指出，Deep Seek的快速迭代不仅提振了国内投资者信心，更将中美人工智能大模型技术差距缩短至约三个月。

　　华泰证券谢春生表示，在算力资源受限的背景下，中国大模型厂商展现出了超预期的迭代能力，对中国大模型厂商的长期竞争力有充分信心。以Deep Seek为例，其模型迭代能力已接近美国一线水平，并通过与国产芯片的适配，逐步实现模型训练与英伟达GPU的解耦，形成“算力-模型-应用-终端”全链条闭环。他进一步分析，未来全球大模型发展将呈现两大趋势：

　　训练重心从“预训练”转向“后训练”：Open AI等厂商已开始探索后训练优化路径，预训练的ScalingLaw（规模定律）面临瓶颈。

　　通用与垂直大模型齐头并进：用户和数据是构建通用大模型、垂直大模型的核心壁垒，基于用户衍生的生态所沉淀的数据，会成为大模型进一步迭代的核心要素。未来会看到通用大模型和垂类大模型齐头并进，在不同方向有新的进展。

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　　国产算力：短期受限，长期可期

　　针对算力问题，博时基金行业研究部研究员肖达指出，当前DeepSeek与国产算力适配情况不错，但制造算力芯片所需要的先进半导体制程国产能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工艺制程，但所需的EUV光刻机目前被海外禁运，同时与之相关的其他关键设备、材料和工艺能力距离海外厂商仍有显著差距。

　　不过，随着国内光刻机技术突破及定制化芯片开发，国产算力有望在未来3-5年缩小差距。他特别提到，2025年国内AI基础设施资本支出计划近5000亿元，但相比美国前五大云厂商合计的3000亿美金规模仍有差距，需持续加大投入以应对推理需求的非线性增长。

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　　AI应用：企业部署加速，AIAgent开启人机协同新时代

　　企业级应用进入快车道

　　博时基金首席数字官车宏原介绍，国内正处于企业快速部署DeepSeek的时期，大模型与业务流程深度结合，博时基金已率先行动大幅提升私有算力，相对去年提升了数倍。目前，国内金融、教育、法律、医疗等各个行业都在积极引入Deep Seek等国产模型，例如，在企业人力资源部门，AI可高效筛选简历数据，协助企业招聘，辅助提升企业经营效率等。但他同时指出，当前企业算力需求激增，部分行业面临算力扩容挑战，需通过资源池管理、推理加速等技术优化应对瓶颈。

　　AIAgent的潜力与边界

　　针对近期热门的AIAgent（智能体），车宏原认为类似Manus的AIAgent已在专题研究、报告撰写、软件开发、智能助理等场景中达到了较好的效果，但受限于底层大模型的幻觉风险与黑箱等问题，某些场景下甚至可能放大缺陷，因此在使用AIAgent的过程中离不开人类的判断和决策。他预测，未来AIAgent将分化为通用型与专业型两类，前者由大模型厂商主导，后者则依赖行业生态构建，形成“共生共存”的竞争格局。

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　　AI端侧：硬件升级周期，消费电子产业链迎新机遇

　　端侧AI普及加速

　　主持人、博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾在总结中指出，除了AI企业应用如雨后春笋般普及外，我们也留意到AI正在走向端侧，即走向我们每天使用的智能手机、平板电脑、个人PC以及耳机、手表等IOT设备——端侧AI正从概念走向现实。通过模型蒸馏技术，DeepSeek的7B参数小模型已可在笔记本电脑流畅运行，未来更小模型将适配手机、耳机等设备，实现实时翻译、环境感知、智能生活助理等功能。

　　硬件升级与产业链受益

　　端侧AI对本地算力需求有限，但复杂任务仍需云端协同。肖瑞瑾预测，为提升用户体验，AI端侧等有望迎来硬件升级周期，国内消费电子产业链（芯片、零组件、组装）及AI原生应用开发商将显著受益。此外，中美在端侧AI领域技术差距较小，中国凭借完善的消费电子产业链，有望赶上差距，推动移动互联网时代走向真正的原生AI应用时代。

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